AI Senior Lead Engineer

Nous recherchons un(e) AI Senior Lead Engineer pour assurer le leadership technique et piloter la conception, le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle et de Data à grande échelle.

Vous serez responsable de la définition de l'architecture, de la feuille de route IA et de la coordination des équipes techniques afin de garantir des solutions robustes, évolutives et industrialisées.

🚀 Vos responsabilités

• Définir et piloter la feuille de route IA.
• Concevoir et déployer des solutions d'extraction d'entités (NER) et de classification documentaire.
• Développer et industrialiser des architectures Data & AI.
• Concevoir et mettre en œuvre des ontologies institutionnelles et des Knowledge Graphs.
• Déployer des pipelines de traitement de données à grande échelle.
• Garantir la qualité, la traçabilité et l'auditabilité des données.
• Coordonner les équipes internes, partenaires et consultants.
• Assurer le suivi technique et la mise en production des solutions.

🧠 Compétences et expérience requises

• Solide expertise en Data Engineering et Intelligence Artificielle.
• Excellente maîtrise de Python.
• Expérience avec Docker, Kubernetes, Message Queues et Data Pipelines.
• Maîtrise des bases de données, des API et du Model Serving (FastAPI ou équivalent).
• Expérience des Triplestores et de SPARQL (GraphWise / OntoText).
• Connaissance des graphes de propriétés : Neo4j, Cypher.
• Expérience des moteurs de recherche sémantique et par mots-clés.
• Expérience en production de modèles NER, classification et traitement documentaire multilingue.
• Expérience dans le traitement de millions de documents en environnement On-Premise.
• Expérience des méthodologies Agile / SAFe.
• Capacité à définir des architectures Data & AI et à coordonner des équipes techniques.

⭐ Compétences complémentaires appréciées

• Connaissance des standards archivistiques : OAIS, RiC-O.
• Expérience dans la mise en œuvre d'ontologies métier.
• Expérience en Knowledge Graph.
• Connaissance des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation).
• Expérience en OCR et reconnaissance d'écriture manuscrite.
• Annotation d'images et gestion de la qualité des métadonnées.
• Expérience avec les Vector Databases.
• Sensibilité aux principes de Security by Design.